# model settings
import mysegformer

norm_cfg = dict(type='BN', requires_grad=True)
model = dict(
    type='EncoderDecoder',
    pretrained=None,
    backbone=dict(
        #  自定义backbone的需要输入的3个参数
        type='my_MiT',
        # backbone需要的参数
        model_name="B0"
    ),
    # 设置辅助头
    decode_head=dict(
        type='UPerHead',
        # 这里需要改一下，因为自定义的backbone ，输出的4层数据为
        # torch.Size([1, 32, 56, 56])
        # torch.Size([1, 64, 28, 28])
        # torch.Size([1, 160, 14, 14])
        # torch.Size([1, 256, 7, 7])
        in_channels=[32, 64, 160, 256],
        in_index=[0, 1, 2, 3],
        pool_scales=(1, 2, 3, 6),
        channels=512,
        dropout_ratio=0.1,
        #  使用的是 pascal voc 数据集，分类数目为21
        num_classes=21,
        norm_cfg=norm_cfg,
        align_corners=False,
        loss_decode=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0)),
    # model training and testing settings
    train_cfg=dict(),
    test_cfg=dict(mode='whole'))
